概要

先日、AWS の新しい認定資格「AWS Certified Generative AI Developer – Professional」のベータ試験に挑戦し、合格しました。
現在、AI やデータを専門に扱うチームに所属していることもあり、自身の知識がどの程度通用するのかを試す良い機会だと考え、今回初めてベータ試験を受験しました。

1 月末に受験し、まだアーリーアダプターバッジをもらうことができました。

これで AWS 認定は 14 冠になりました。
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この記事では、私の学習アプローチや受験した感想などを共有します。
これから受験を考えている方の参考になれば幸いです。

AWS Certified Generative AI Developer – Professional とは

AIP-C01は、AIF(AWS Certified AI Practitioner)や MLA(AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate)の上位に位置づけられる、生成 AI に特化した新しいプロフェッショナル認定です。

最新の認定資格である AWS 認定 Generative AI 開発者 – プロフェッショナルのベータ登録が開始されました。
この認定資格は、開発者が基盤モデルをアプリケーションやビジネスワークフローに効果的に統合する能力を検証します。
ソフトウェア開発者や AI エンジニアは、基盤モデル、RAG アーキテクチャ、ベクターデータベースを使用して、本番環境対応の AI ソリューションを構築する専門知識を証明できます。
ベータ試験の登録は現在受付中で、合格すると特別なアーリーアダプターバッジが授与されます。
ベータ試験は 205 分間で、85 問で構成されています。
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試験対策

今回の試験勉強は、合格することを目的とせず、「知らないことを学ぶ」や「顧客に提案できそうな技術を探す」という視点を重視しました。
試験のために勉強した時間は、合計で 10 時間ほどです。

ここでは、私の学習アプローチを以下の 2 つの軸でご紹介します。

• これまでの業務経験
• 試験のために学習したこと

これまでの業務経験

普段の業務で培った経験が、今回の試験における知識の土台となりました。

• GenU（Generative AI Use Cases JP）の構築・検証

動作検証を目的とした実装を通じ、様々な生成 AI ユースケースを実践的に学びました。

• Amazon Bedrock の各種機能検証

Amazon Bedrock は機能が多岐にわたるため、全てを網羅できているわけではありませんが、主要な機能は一通り触ってきました。

試験のために学習したこと

主に以下の 5 つを実施しました。

1. 公式の模擬試験を解く
2. Kiro で模擬試験を作ってもらう
3. 触ったことのない Amazon Bedrock 機能を試す
4. 公式ガイドを読み込む
5. Amazon Bedrock の 公式 Blog を読む

1. 公式の模擬試験を解く

まずは試験の全体像を掴むために、公式の模擬試験に挑戦しました。
初回の正答率は 45%でしたが、問題の傾向を把握するのに非常に役立ちました。

Official Practice Question Set: AWS Certified Generative AI Developer – Professional (AIP-C01 – English)

2. Kiro で模擬試験を作ってもらう

ちょうど Kiro を触り始めたタイミングだったので、「Kiro で模擬試験が作れないか？」と考え、試してみました。
Amazon Q Developer でも同様のことを試しましたが、Kiro の方が精度や品質が高かったため、こちらで学習を進めました。

この方法は、学習初期の知識を蓄える段階で特に有効でした。
公式ガイドを読み込ませ、コンテンツドメインに沿って問題を作成させることで、網羅的に知識をインプットできました。

一方、学習後半になると単純な知識問題が作業のように感じられたため、あまり活用しませんでした。

3. 触ったことのない Amazon Bedrock 機能を試す

限られた時間の中で、特に重要だと感じた以下の 3 つの機能を実際に触って検証しました。

• Amazon Bedrock Guardrails

各機能を実装し、類似機能との違いを深掘りしました。

Amazon Bedrock Guardrails expands support for code domain | Artificial Intelligence
プロンプトインジェクションから生成 AI ワークロードを保護する | Amazon Web Services ブログ
生成 AI セキュリティの歩き方 – builders.flash☆ – 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS

• 自動推論ポリシー

学習中に発見した機能です。
詳細な検証は難しかったため、技術的なところは公式 Blog を確認しました。

Minimize AI hallucinations and deliver up to 99% verification accuracy with Automated Reasoning checks: Now available | AWS News Blog
数学的に正しい自動推論チェックにより、LLM のハルシネーションによる事実ミスを防ぐ (プレビュー) | Amazon Web Services ブログ

• Amazon Bedrock Flows

AI エージェントよりもワークフローの方が業務活用しやすいと考え、コンソールで動作の検証をしました。

Amazon Bedrock Flows is now generally available with enhanced safety and traceability | Artificial Intelligence

4. 公式ガイドを読み込む

AI 関連の Well-Architected レンズと、詳細な公式ガイドを読み込みました。

Well-Architected レンズ

直接的な試験対策というよりは、設計思想のベストプラクティスを学ぶ上で非常に有益でした。

Generative AI Lens – AWS Well-Architected Framework – Generative AI Lens
Responsible AI Lens – AWS Well-Architected Framework – Responsible AI Lens
Machine Learning Lens – AWS Well-Architected Framework – Machine Learning Lens

公式ガイド

公式ガイドは、PDF 版だけでなく、より詳細な Web ドキュメントも存在することを今回初めて知りました。
過去の試験で、後からガイドを見返すと知らない単語が載っていた経験があったため、今回は単語レベルでの理解を深め、知識の網羅性を高めることを意識しました。

AWS Certified Generative AI Developer – Professional (AIP-C01) – AWS Certification

5. Amazon Bedrock の 公式 Blog を読む

かなり実践的で高度な内容の記事が多く、非常に勉強になりました。

Amazon Bedrock | 人工知能

受験結果

• 最終スコア：795 点

正直、想定していたよりも高いスコアでした。

受験時の所感

合否はアンケート終了直後に画面で表示されました。
Amazon Bedrock のアップデートはある程度、追っていましたが、体感として試験のカットオフは少し古い印象を受けました。

問題数が 85 問と多く、解答に集中力が必要でした。
145 分で一通り解き終わり、見直しする元気と気力がなかったため 10 分ほどで終了しました。

ベータ版は通常試験よりも問題数が多く、試験時間も長いため、問題を読み進めるだけでもかなり疲労を感じました。

まとめ

今回の受験を通して、実際に Amazon Bedrock の各機能を触って検証した経験が、知識の定着と深い理解に繋がったと感じています。

また、ベータ試験は一度しか受験できないということを今回初めて知りました。
試験勉強の過程で、これまで知らなかったことや、すぐにでも業務に活かせそうな知識を多く得ることができ、非常に有意義な経験となりました。

参考資料

AWS が AI 認定ポートフォリオを拡大し、セキュリティ認定を更新 | AWS トレーニングおよび認定ブログ
AWS Generative AI for Developers プロフェッショナル認定 | AWS トレーニングおよび認定ブログ